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先进制造模式下的MES应用与发展趋势

发布时间:2019-06-20 00:40 来源:未知 编辑:admin

  本文概括了我国制造业向先进制造转型面临的由规模生产向品种生产、虚拟企业与产业聚集两大特点,围绕

  全球经济和国际市场的变化,为我国的制造业转型发展提供了机遇。如:从劳动密集型的加工基地到中高端制造基地;在大力发展消费品制造业的同时,加大装备制造业的发展;努力降低能源消耗;加大产品创新设计等。除了产业方向、产业结构的调整外,另有三个明显特征:

  (1)向先进制造业的转型,既是转型的重要内容,又是转型的主要手段;既包括先进制造技术的应用改造,更包括先进制造模式的提升。

  (2)面向区域经济化的产业聚集。产业集群更强调企业间的合作和产业链的和谐。

  (3)企业竞争方式和价值目标的转移。由面向稳定市场的产能型向适应多样变化市场的敏捷型,由产品体现到核心制造能力体现。

  向先进制造业的转型发展,促进了企业竞争力内容和价值目标的改变。相应地,这对于制造业企业信息自动化技术的应用,无论是其框架构成,还是核心功能与关键逻辑,都有直接的影响。如图1所示的研究路线,本文重点围绕适应于制造模式变化的MES提升进行研究。

  区别于服务业,制造活动是制造企业的核心活动。作为制造活动的实体单位,计划目标和企业价值的实现环节,车间管理是企业管理的焦点。

  伴随着制造业信息化技术的应用,特别是以ERP为代表的上层管理应用的推广实施,一方面,企业在解决了合理投入/产出计划之后,开始回归到对车间管理活动的关心;另一方面,由于上层应用系统中对车间问题和制造执行过程的弱化,缺少全面及时的执行过程及现场设备支撑和支持,使得计划的执行效果和计划的进一步优化受到制约;更为重要的是,车间现场作为整个生产系统物流和信息流的交汇点,其管理除了具有多部门和多系统的集成性、数据交互处理量大且实时性高等特点外,更因其涉及到的资源的变化性而需要复杂的自我调整能力和灵活适应能力,因而,难以由其他的系统功能代替。

  早期的制造资源计划MRPII因其囊括了包括制造执行车间现场管理在内的制造企业当时的所有功能,而在制造业得到了有效推广。但一方面,因受当时的技术水平和管理需求所限,在管理时间粒度、信息实时性、上下层应用的集成能力上,已难以满足当前的需求;另一方面,由于市场不再具备当时相对平稳的特点,MRPII复杂的计划过程、僵硬的提前期等致命缺陷,难以弥补计划与执行的间隙,而不适于当前的市场环境。

  企业资源计划ERP源于制造企业MRP和MRPII,定位于企业信息集成框架、企业功能和过程的集线器,并迅速扩张为包括非制造企业在内的各行各业的通用解决方案。尽管为摆脱其在功能上面面俱到却不深入的局面,后期集成了客户关系管理CRM、供应链管理SCM、先进计划与排程APS、电子商务EB、商务智能BI等许多优秀的单项软件功能,但因没有顾及其最基本的生产管理功能(特别是生产现场管理功能)的扩展,在制造业中的应用效果不近理想。

  目前,以MESA提出的“计划一执行一控制”三层结构模型为基础,以ERP为主体形成上层的各种企业级资源计划和决策分析应用,以MES为主体,并结合CAD/CAM等形成围绕产品设计制造过程管理的中间层应用,以产线、装置、设备等不同层面的监测与控制作为下层的自动化应用,并通过先进的软件架构技术,实现层间的信息集成和功能集成,已成为制造业企业信息自动化系统的整体框架。这一框架的发展,呈现出了“二头优先、中间落后”现状,MES已成为近年来的应用和发展热点。

  面向AMR集成,MES作为上下层应用间的信息集线器,从上层接收中长期计划,向上层提交作业实绩等生产运行数据,向下层发布生产指令及控制参数、接收汇集下层数据采集和设备运行状态等,要求较高的实时性。

  在功能上,区别于单纯的车间管理系统,而是面向包括制造作业和控制(M0&C)间的整个企业制造活动。抛开其面向不同过程和工艺的行业性,普遍采用基于11个功能模块的“龟甲”功能模型。这些基本模块包括:工序详细调度、资源分配和状态管理、生产单元分配、过程管理、人力资源管理、维护管理、质量管理、文档控制、产品跟踪和产品清单管理、性能分析和数据采集。计划、调度是核心,优化是关键。

  除了流程生产、离散生产、混合生产等带来的MES具体功能配置的差异外,面向不同的制造模式和管理目标,MES在核心功能的配置及其逻辑、系统的架构实现技术等方面都有明显的不同。在国际上,MES已从专用功能系统发展到了数据、网络、应用的集成系统(I-MES),并逐步向在系统、接口、业务上可重构的智能MES发展。

  面向MES的可重构和智能性,除了在支撑技术上采用构件技术、Agent技术、服务技术等提升系统架构外,更应结合我国制造业转型的特征,对MES进行核心功能的提升,才能更好地适应并促进这一转型。

  如图2所示,MES的整体发展趋势是:功能拓展与系统集成,模块和支持业务的可重构能力加强,核心功能与系统的智能性提高。本文面向市场环境变化带来的由规模生产到品种生产的制造模式变化、产业链优化带来的动态联盟与产业聚集的产业模式转型趋势,把MES在核心功能与实现目标上的提升方向分为以下三个层面:

  (1)面向市场的快速变化和分类需求,突出制造执行过程的敏捷响应能力,适应于企业敏捷制造、精益制造等先进制造模式的应用;

  (2)面向产业聚集趋势,突出制造执行过程的协同能力,促进产业链和谐,提升企业在产业链中的竞争优势;

  (3)面向企业核心价值体现由产品向核心能力的转变,拓展企业核心制造能力系统,促进转变并增强企业的核心竞争力。

  目前制造业正从规模经济向品种经济发展,需求日趋主体化、个性化和多样化,产品寿命周期越来越短、品种不断增加,客户对交货期的要求、对产品和服务的期望越来越高。商务环境的变化速度超过了传统企业跟踪调整的能力,要求企业生产管理模式反应速度快、成本低、质量高、产品更新速度快,亦即具有“敏捷性”。

  敏捷制造思想旨在“以变应变”,提高企业的应变能力。通过快速配置各种资源,有效和协调地响应用户需求。敏捷制造的实现,一是强调“竞争一合作”,采用灵活多变的动态组织结构,如动态联盟;二是不断提高企业自身能力,实现对技术、管理和人员的全面协调集成。

  精益制造亦即“按需的无库存生产”,核心就是企业在为顾客提供满意和及时的产品与服务的同时,把生产资源效能最大化。精益制造以敏捷制造为前提,通过不断减少在制品库存,暴露和改善企业生产活动中各环节存在的问题。

  区别于大批量生产模式下以生产规模与效率作为竞争优势、以库存调节满足市场需求,作为先进制造模式,敏捷制造和精益制造都十分重视客户的个性化需求、重视全面质量管理,追求以最快的速度、最好的质量和最低的成本来迅速灵活地响应需求,从而赢得竞争。同时,二者的实现,除了强化产供销的协同外,更依赖于制造执行过程的快速响应。

  MES向AMES提升,一是通过功能调整和接口强化,拓展并集成与制造环节直接相关的部分经营管理、产线控制等功能,贯穿于客户订单确认后到客户产品交付前的,从产品设计、作业计划、工艺路线以及质量控制方案等作业前管理,到作业执行过程中的跟踪与调度、质量跟踪与评价、仓库与生产物流管理,以及设备、能源等制造资源的监控和管理,形成以MES为中心的制造企业信息化系统;二是面向新的管理模式,对MES的核心功能模块进行改造,细化作业粒度,充实相应的优化目标、调度模型,体现系统的综合应变能力。

  以产线柔性和排产优化为主要手段的AMES在离散性行业已开始应用。而对于较早应用MES的流程类行业,本文以钢铁行业为例,结合济钢集团的产销一体化系统改造,进行了研究,给出了其典型特征和核心功能的实现。

  如图3所示,MES向AMES发展主要表现在:一是功能范围上的拓展,包括集成销售管理部分功能的产销一体,始于工艺设计的全程质量监测与控制;二是功能深度上的提升,包括作业计划生成的多目标优化、作业过程调度的动态自适应以及设计智能化。

  3.2.1 以产销一体化的集成框架为基础,并通过订单基元同步和细化作业粒度,提高敏捷响应的灵敏度

  产销一体化系统本身就是对传统MES的拓展和改进。通过功能扩展和接口增强,全面集成销售、设计、生产、质量等环节。

  以订单为核心对象,贯穿于从作业计划的形成、作业计划的执行、作业实绩的处理,实现了订单状态的全程跟踪;并根据流程和批次行业的特点,借助于订单基元的建立,实现了销售单元与炉次、轧次等作业单元间的协调,并通过作业粒度的细化,减少异常业务损失,提高响应灵敏度。

  结合订单的整个执行过程,采用PDCA的质量管理模型,分别将质量规划、实施、检查和处理四个阶段贯彻到工艺设计、作业优化、作业执行过程中,实现了质量管理控制的全程化。

  3.2.2 通过基于订单要素的多目标与基于权重学习的动态优化模型,满足作业计划的敏捷性

  采用以订单基元为对象的优化处理,并根据订单的产品质量属性、价格属性、交货期量属性等形成多个优化目标,采用订单质量满足、成本预期控制、产线负荷相对平衡、交货期量完成率最高、产能最大的优化策略,并考虑产线分段中的物流连续性等自然约束条件,产生详细的工序执行设备分配和工序间时间调整方案。

  整个优化过程采用分步、循环的结构,采用目标控制阈值和优化目标加权实现多目标的综合,采用动态方式形成不同优化对象间的优先级排序。

  基于订单基元的分解合并、基于订单交货期量完成率的动态优先级排序,有利于多订单的作业混排,保证作业计划的整体求优。

  作业执行过程管理保证作业计划的实现。在传统MES对执行过程的跟踪监测基础上,AMES突出了作业调度和质量控制两个功能。

  作业计划下达后,设备、原材料、能源等资源状况的变化,设备能力、质量控制带来的实绩调整,以及市场因素带来的新的特殊计划,都需要MES具有动态自适应调度能力。自适应性来自系统对变化因素的详细分类和不同分类的替代策略,如库存替代、工艺替代、质量替代、设备替代以及产能平衡等;其动态性建立在对环境状态的实时监测基础上,及时捕捉作业粒度和节拍,替代或插补作业指示,动态保持各计划的相对顺序基本不变,并在一个计划周期结束前反馈未执行的计划。基于多策略模型的复杂控制是动态自适应调度实现的关键。

  对应于作业执行过程,质量管理采用面向工艺过程的过程式质量控制。质量全程检测的集成是基础,对照各工序质量特性标准自动进行质量判定是核心。同时,对于质量结果的应用,除了基于质量统计分析基础上的敏感影响因素挖掘以及工艺能力评价外,及时依据质量判定结果,对工艺参数、作业实绩进行动态调整,从而实现前馈式质量控制,提高作业计划的完成度。

  质量设计与工艺设计密不可分。特别是对于物料性能连续变化、装置自动化程度相对较高的流程行业而言,最终产品的质量要求更直接由各工艺过程的控制参数所决定。质量设计的结果作为作业执行过程中的质量指示。

  订单质量设计的内容直接与订单产品相关。特定于钢铁行业,订单的质量属性可细分为材料成分子集、外观尺寸子集、机械性能子集、制造规范子集等,前三者来自于客户的订单要求,后者来源于质量设计,用于质量的过程控制。

  为保证质量设计与作业计划间的紧密结合、动态交互,并有助于作业执行调度中的替代策略实现,质量设计的自动化、标准化、智能化是前提。系统在标准订单匹配基础上,增加了基于质量一工艺标准匹配知识库的标准订单质量属性匹配、基于质量属性相似度和质量实绩偏离度计算模型的非标准设计案例学习等方法。

  除了企业内制造资源的高效利用和敏捷响应外,先进制造还强调企业间的资源协调,产生了动态企业联盟、分散制造、社会化制造等制造管理模式。产业聚集正是这一变化的宏观表现形式之一,集群化正成为我国制造业发展的新趋势。

  集群面向特定的行业,通过细化和优化产业链分工,高效整合企业间的资源,形成以龙头企业为主导的区域特色竞争优势。产业聚集模式中:

  (1)强调企业间的合作关系。先进制造模式的理念是共赢、利益共享,有竞争、更要合作(即2W+2C)。这不仅表现在产业链上下游企业间的合作依赖,还表现在竞争性企业间的合作。从而带来了设计制造的分布式、并行性、虚拟化以及制造过程的自组织性。

  (2)企业依靠其核心能力生存。区别于分散的产业链合作,由于淡化了在原料和客户方面的地域优势作用,企业的核心能力成为其参与聚集区产业链合作的主体内因。从而放弃大而全的结构化竞争优势,而转向企业独有的、主动而又持久的核心竞争力,企业目标价值体现明显改变。

  (3)产业聚集促进了动态联盟协同和产业链优化的有效性。一方面,因企业间地理空间上的集中,物流半径减小;另一方面,通过产、学、研、政、金等的结合,为企业提供了良好的外部环境和服务平台。企业应充分利用这些平台,专注于内在的核心能力提升。

  面向上述制造模式的变化,除了在MES架构上采用分布式、基于服务等来提高系统平台的可重构性外,在其功能上,基于AMES在提升企业敏捷响应能力之上,应加强企业间的制造协同和生产物流的社会化管理提高产业链层次上的重构能力、面向企业核心制造能力提高制造过程的智能性和敏捷响应的主动性。建立在数字化技术之上的虚拟、仿真、预测等技术是关键支撑。

  协同面向动态联盟下的企业间资源整合,同时强调产品设计过程和制造过程的并行化。与基于产品的模块化与标准化、系统的集成能力和协商交互能力的产品协同设计所不同,协同制造更关注于资源和能力的动态性、过程调度的实时性。

  协同制造执行系统CMES(Collaborative Manufacturing Execution Systems)是在MES层对分散控制系统和分布执行系统的集成。不同于停留于企业层的简单外协委托加工管理,而是贯穿于协作企业间整个制造执行过程;不仅强调资源的整合,更强调过程的重构。

  分布制造执行系统之间,可采用面向服务的集成,由上游MES为下游MES提供服务、并由下游MES对上进行跟踪。服务内容主要包括:本地制造资源满足服务申请的整合优化、制造实绩的监测、调度目标的修改服务等,同时,服务申请方的作业计划与作业调度应针对不同的异地MES给与不同的优化阀值。基于过程仿真(工艺质量实现与作业执行过程)的虚拟技术是保证CMES有效运行手段之一。

  产业聚集模式下的协同制造,建立在跨企业的设备与产能的动态整合与重构,无论是生产物流的半径还是其管理都不再局限于单一企业内,以及生产物流的社会化。区别于贸易范围下的社会化物流,生产物流的效率和准时率直接影响着生产过程节拍时间和成本,影响着制造过程的敏捷响应能力,尤其是离散型和装配型的行业。

  围绕社会化的生产物流的低成本和高效率,应强化MES中的物流管理功能。既包括将物流的静态规划纳入MES作业计划管理、并依据物流时间阈度合理规划安全的中转库存,也包括将物流执行过程的跟踪监控和动态调度纳入MES作业执行管理,并增加相应的执行替代策略。

  同时,区别于传统的社会化商贸物流管理,准时性和系统信息交互实时性是生产物流管理的优先目标,也是MES与物流管理系统集成的依据。

  制造系统的应变能力最终依赖于制造单元环境和制造执行过程的智能性,亦即只能制造。对于MES,智能性既是可重构能力的支撑,也是可重构发展的目标。

  智能MES在保证以交货期为目标的敏捷性基础上,更强调制造过程应对新的产品需求、迎合新的管理模式的能力。除了在优化算法和调度算法实现上的可扩充性和智能性外,建立在产线柔性和全能单元基础上的MES,是离散、装配类行业的主要方向;流程行业的智能MES则应基于过程仿真和复杂控制制造。

  数字化技术是智能MES的关键技术。除了底层控制过程的模型数字化外,工艺质量设计的虚拟与仿真、作业过程的虚拟与仿真、制造资源有效性的主动预测等是主要的应用形式。

  现代企业间的竞争已由具体的优势产品、市场占有与经营策略、资源优化与高效利用、机会之争转向能力竞争。适应于核心能力的竞争,企业由多角化战略开始在确立和培养核心能力基础上“回归主业”。企业核心能力作为用户价值的来源,持续优于竞争对手并难以模仿和替代的独特风格与效用,新产品衍生和新业务扩展的延展性,是企业取得和维持竞争优势的最关键因素。

  核心能力来源于企业的综合积累,包括知识、资源、技术技能和管理技能。作为制造类企业核心活动的制造过程,是企业核心能力部署和应用的关键。通常定义企业的核心制造能力为企业核心能力在制造过程中的应用表现,是制造活动体现用户价值,快速响应市场,并能够长久保持竞争优势的能力综合。

  产业聚集下产业链的细化与优化,更是依赖于制造类企业的核心制造能力。围绕核心制造能力的选择应用及提升和核心制造能力的管理,是两个重要的方面。

  核心制造能力的选择应用及提升又主要表现在用户价值的体现、制造过程的快速响应两个角度。前者保证设计要求的产品优势性能及其可衍生性的实现,重点在于工艺设计平台与仿真模型、质量控制手段与质量管理过程;后者面向主动型AMES的构建,重点在于设计和作业计划形成过程的快速流程与工具手段、在基于实绩实况的作业过程调度基础上增加调度的预测性和智能性,适于产业聚集下外部平台的集成。

  能力和资源都是高于过程的企业级管理对象,核心制造能力的管理面向产业聚集下跨企业的生产组织中的能力集成。因而,核心制造能力管理系统(CMC)位于企业层(如图4所示)。其功能主要包括能力需求、能力评价、能力优化、能力控制、能力集成、能力实现。

  本文概括了我国制造业向先进制造转型面临的由规模生产向品种生产、虚拟企业与产业聚集两大特点,围绕MES适应于这一制造模式转变而应进行提升的方向进行了研究。在遵从MES整体向可重构、智能发展的趋势基础上,分别给出了敏捷制造执行系统、协同制造执行系统、智能制造执行系统的三个提升层次,最终应满足企业由产品竞争到核心制造能力竞争的转型。详细的技术实现有待于进一步研究。

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